系统取样法也称为等距取样法或机械取样法。它是基于一定的采样距离从种群中提取样本。为了从容量为n的总体中提取容量为n的样本，可以将总体划分为若干个平衡部分，然后根据预定的规则从每个部分中提取一个个体，从而得到所需样本的抽样方法。
2.与简单随机抽样相比，分层抽样具有更显著的潜在统计效应。也就是说，如果从同一人群中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机样本，则分层样本的误差较小。另一方面，如果目标是获得一定程度的抽样误差，那么较小的分层样本将达到这一目标。
系统抽样的特点是操作简单，在实践中容易出错，所以人们愿意在生产现场使用。
什么是分层抽样？分层抽样]首先将种群单元按一定的特征划分为若干子种群（层），然后从每一层进行简单的随机抽样，形成一个样本。分层可以提高人口指数估计的准确性。它可以将一个内变异较大的种群划分为若干个内变异较小的层（亚种群）。每层内的变化越小越好，层间的变化越大越好。
分层抽样的结果比简单随机抽样的结果更准确，更便于组织管理，能保证人口的每一层都有个体。这样既可以估计种群的参数，又可以估计每一层的情况，所以经常采用分层抽样技术。
例如，一个单位有500名员工，其中35岁以下125人，35-49岁280人，50岁以上95人。为了解与本单位职工身体状况有关的某一指标，应选取100人的样本。由于员工年龄与该指标有关，采用分层抽样的方法，抽样比例为1:5，因此每个年龄组的样本数分别为125/52、80/5、95/5，即25、56、19。
一般情况下，抽样时，将总体划分为不相交的层，然后按一定比例从每个层中独立选择一定数量的个体，并将每个层中的个体作为样本一起抽取。这种抽样方法属于分层抽样。
也称为分类抽样或类型抽样。将种群划分为若干同质层，然后在每一层进行随机抽样或机械抽样。分层抽样的特点是科学的分组方法与抽样方法相结合，分组减少了各抽样层变异性的影响，抽样保证了样本具有足够的代表性。
分层抽样按均匀层抽样方法的不同分为一般分层抽样和分层比例抽样。一般分层抽样是根据样本变异性的大小来确定每一层的样本大小。对变化较大的层取样较多，而对变化较小的层取样较少。当样本变异性的大小事先未知时，通常采用分层比例抽样。
分层抽样怎么算？分层抽样一般有三个步骤：
首先，确定与所研究行为相关的显著（重要）人口统计学特征和分类特征。例如，在研究某一产品的消费率时，一般认为男性和女性的平均消费率不同。
为了将性别作为分层的一个有意义的指标，研究人员肯定能够提供数据来证明男性和女性的消费水平是显著不同的。这样，就可以识别出不同的显著特征。
调查表明，一般来说，识别六个重要的显著特征，然后添加显著特征，对提高样本的代表性是没有帮助的。
②确定每个级别的人口比例（如果性别已被确定为一个重要特征，那么男性和女性在人口中的比例是多少？）。利用这个比率，我们可以计算出样本中每个组（层）被调查的人数。
③研究人员必须从每一层抽取独立的简单随机样本。
首先，确定与所研究行为相关的显著（重要）人口统计学和分类特征。例如，在研究某一产品的消费率时，一般认为男性和女性的平均消费率不同。
为了将性别作为分层的一个有意义的指标，研究人员肯定能够提供数据来证明男性和女性的消费水平是显著不同的。这样，就可以识别出不同的显著特征。调查表明，一般来说，先识别六个重要的显著特征，然后再添加显著特征，对提高样本的代表性是没有帮助的。
第二，确定每个级别的人口比例（例如，如果性别被确定为一个重要特征，那么男性和女性在人口中的比例是多少？）。利用这个比率，我们可以计算出样本中每个组（层）被调查的人数。
最后，研究人员必须从每一层中抽取一个独立的简单随机样本。
分层抽样示例：
高中一年级250人，二年级350人，三年级400人。采用分层抽样的方法抽取200名学生。如何选择它们？
学生总数为250、350、400=1000
200△1000=0.2
一年级250×0.2=50
二年级350×0.2=70
三年级400×0.2=80
分层是指当人群中存在显著差异时，再对每组采取分层或简单随机抽样。系统是将整个系统划分为若干个平衡的部分，并按照一定的规则从每个部分中抽取。
分层抽样系统抽样是什么？分层抽样的原则是每一级都要抽样，而且每一级抽样的比例是均衡的，这样我们就可以全面了解情况，这更科学了
1。调查一个省的粮食产量，该省的地形应按山、山、平原分层，并在每一层进行简单的随机抽样。（因为不同的地形对产量有很大的影响）
2包括北部和东南部在内的七个地区各占一个省。各省根据人口或其他标准，分别取一个大县、一个中县和一个小县。每个县按人口分为大乡、中乡和小乡。据此，对样本进行分层
